Microsoft, AI를 통해 신소재 심사 가속화: 20년 작업을 80시간 만에 완료

Microsoft와 PNNL(Pacific Northwest National Laboratory)이 인공지능 기술을 사용하여 배터리에 적합한 신소재를 식별하는 데 성공했습니다. 이를 통해 리튬 금속 사용을 최대 70%까지 줄일 수 있을 것으로 예상됩니다.

마이크로소프트

기존 리튬 배터리는 과열 및 화재가 발생하기 쉽고 추출 과정에 많은 양의 물과 에너지가 필요하므로 환경에 부정적인 영향을 미칩니다.

Microsoft와 PNNL은 인공 지능을 사용하여 3,200만 개의 잠재적 자료를 선별하고 80시간 이내에 후보 목록을 23개로 좁혔으며 그 중 5개는 알려진 자료였습니다. 연구팀은 전통적인 방법을 사용하여 재료를 얻으려면 20년 이상이 걸렸을 것이라고 말했습니다.

Microsoft Research의 QuArC(Microsoft Quantum Redmond) 그룹 책임자인 Krysta Svore는 다음과 같이 말했습니다.

향후 250년의 화학재료과학을 향후 20년으로 압축해야겠죠? 이는 우리가 지구를 구하고 싶기 때문입니다. 이러한 결과에서 알 수 있듯이 인공지능과 고성능 컴퓨팅의 결합은 과학적 발견을 가속화할 수 있습니다.

PNNL 프로젝트 개발 사무국 이사이자 물리화학자인 Karl Mueller는 다음과 같이 말했습니다.

가장 중요한 것은 새로운 아이디어와 새로운 소재를 빠르게 얻을 수 있다는 것입니다. 만약 우리가 이러한 가속화를 실현할 수 있다면, 미래에 그러한 재료를 찾는 데 있어서 이것이 자연스러운 선택이 될 것이라고 믿습니다.

보도에 따르면 IT하우스는 이 후보물질이 줄여서 N2116이라고 불리는 것으로 확인됐다. 이는 상대적으로 안전하고 폭발이나 화재가 발생하지 않는 고체전해질이다.

Pacific Northwest National Laboratory 재료 과학자들이 합성 고체 전해질로 코인 셀을 조립하고 있습니다. Microsoft

과학자들은 리튬 금속에 대한 최선의 대안을 찾기 위해 나머지 17가지 잠재적 물질을 계속 연구하고 있습니다.

팀은 또한 생성 인공 지능과 고성능 컴퓨팅을 활용하여 이 프로세스를 더 쉽고 빠르게 만듭니다.

【출처 : IT홈】

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